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锚系阵列结合水下滑翔机观测策略研究——以南海中部为例
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作者 罗强 王冠琳 +2 位作者 滕飞 徐腾飞 王岩峰 《海洋科学进展》 北大核心 2025年第1期118-132,共15页
南海复杂的地形与水动力环境给观测带来了挑战,结合多种观测手段优势互补组成海洋观测网是南海观测未来的发展方向。本文选取锚系阵列与水下滑翔机这2种主要的定点观测和移动观测手段,以南海中部为例,设计锚系阵列与水下滑翔机的布放站... 南海复杂的地形与水动力环境给观测带来了挑战,结合多种观测手段优势互补组成海洋观测网是南海观测未来的发展方向。本文选取锚系阵列与水下滑翔机这2种主要的定点观测和移动观测手段,以南海中部为例,设计锚系阵列与水下滑翔机的布放站位,并基于区域海洋数值模式构建数据同化系统,设计观测系统模拟实验,进而通过对比不同方案下锚系阵列和水下滑翔机站位温盐数据的同化结果,探讨两者相结合的观测策略。在0~1000 m水深,模拟实验结果表明:受限于站位数量及分布位置,仅利用锚系阵列观测数据对温盐的同化精度改善有限;水下滑翔机观测数据的加入使得改进较为明显,对温度同化的改进主要体现在100~500 m,对盐度同化的改进则主要体现在100~250 m,这也分别对应初始温盐同化结果的均方根误差峰值深度区间;水下滑翔机初始布放站位与运动方式也会对实验结果产生影响,对于南海中部区域,水下滑翔机水平向右运动采样对温度的同化效果更好,在初始布放站位附近循环采样对盐度和海面高度异常同化效果更好。观测系统模拟实验结果可为南海未来的海洋观测网设计提供参考。 展开更多
关键词 锚系阵列 水下滑翔机 南海 观测系统模拟实验
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一种求解条件非线性最优扰动的快速算法及其在台风目标观测中的初步检验 被引量:30
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作者 王斌 谭晓伟 《气象学报》 CSCD 北大核心 2009年第2期175-188,共14页
条件非线性最优扰动(CNOP)是Mu等2003年提出的一个新的理论方法,它是线性奇异向量在非线性情形的推广,克服了线性奇异向量不能代表非线性系统最快发展扰动的缺陷,成为非线性系统可预报性和敏感性等研究新的有效工具。然而,由于以往CNOP... 条件非线性最优扰动(CNOP)是Mu等2003年提出的一个新的理论方法,它是线性奇异向量在非线性情形的推广,克服了线性奇异向量不能代表非线性系统最快发展扰动的缺陷,成为非线性系统可预报性和敏感性等研究新的有效工具。然而,由于以往CNOP的求解需要采用伴随技术,计算量相当巨大,限制了该方法的推广应用。为了克服这一困难,本文基于经验正交分解(EOF),提出了一种求解CNOP的快速算法,利用GRAPES区域业务预报模式实现了 CNOP快速计算,并在台风"麦莎"的目标观测研究中得到初步检验,通过观测系统模拟实验(OSSE)检验了该方法确定敏感性区域(瞄准区)的有效性和可行性。试验结果表明,用快速算法求解的CNOP,其净能量随时间快速地发展,而且发展呈非线性。在台风"麦莎"个例的目标观测试验中,用快速算法得到的预报时间为24 h的CNOP可以有效地识别瞄准区,并通过瞄准区内初值的改善,可明显减少目标区域(检验区)内24 h累计降水预报误差。尤其,累计降水预报的这种改进效果能够延伸到更长时间(如72 h),尽管检验时间是设在第24小时。进一步分析发现,24 h累计降水预报误差的减少是通过利用瞄准区内改善的初值改进初始时刻台风暖心结构、高空相对涡度以及水汽条件等而得以实现的。 展开更多
关键词 快速算法 条件非线性最优扰动 目标观测 观测系统模拟实验
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基于条件非线性最优扰动的目标观测中瞄准区不同引导性变量的影响试验研究 被引量:6
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作者 谭晓伟 王斌 王栋梁 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期400-411,共12页
基于GRAPES区域业务预报模式,采用一种快速算法计算出来的条件非线性最优扰动对实际台风个例麦莎(No.0509)开展了目标观测研究,应用数值模式,进行一系列的敏感性试验,讨论了与目标观测设计相关的一些问题,包括确定瞄准区时使用不同的引... 基于GRAPES区域业务预报模式,采用一种快速算法计算出来的条件非线性最优扰动对实际台风个例麦莎(No.0509)开展了目标观测研究,应用数值模式,进行一系列的敏感性试验,讨论了与目标观测设计相关的一些问题,包括确定瞄准区时使用不同的引导性变量对目标观测效果的影响、及瞄准区范围变化对预报效果的影响。文中分别以提高麦莎在检验区(20.125°—35.3125°N,116.8125°—129.75°E)内的24 h海平面气压预报和24 h累积降水量预报为目的,基于条件非线性最优扰动使用了3种不同的引导性变量寻找敏感区(又称瞄准区),对这些敏感区的分布特点和有效性进行了比较和讨论。试验结果表明,在使用的3种引导性变量中,用不同的引导性变量识别的敏感区是有差别的,总体上说,文中使用的3种引导性变量识别的瞄准区对提高预报都是有效的,特别是第2和第3种的效果更好些,且两者识别的瞄准区常显示出类似的特点。文中进一步针对检验区内24 h累积降水量预报误差问题,将前面确定的瞄准区范围扩大相同的幅度,讨论瞄准区范围变化对改进预报的影响。试验结果表明,增加瞄准格点数,有可能使预报效果得到改善,但是试验结果同时也暗示了单纯靠扩大瞄准区的范围未必一定能减小预报误差,这与不同的引导性变量对瞄准区范围大小的敏感性不同有关。 展开更多
关键词 条件非线性最优扰动 目标观测 观测系统模拟实验 台风
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一种基于历史样本投影的三维变分同化方法 被引量:3
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作者 赵明 王斌 +1 位作者 成巍 赵颖 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期199-209,共11页
对于中尺度数值天气预报来说,初始条件的准确与否已成为影响预报技巧的主要因素之一。现有的大气观测资料在时空分布上的不均匀,以及存在的观测误差,使得我们必须引进资料同化方法,为中尺度数值模式提供最优的初始场。由于传统的三维变... 对于中尺度数值天气预报来说,初始条件的准确与否已成为影响预报技巧的主要因素之一。现有的大气观测资料在时空分布上的不均匀,以及存在的观测误差,使得我们必须引进资料同化方法,为中尺度数值模式提供最优的初始场。由于传统的三维变分同化(3DVar)方法缺乏模式约束以及背景误差协方差矩阵(B矩阵)不具有流依赖性,因此本文提出一种基于历史样本投影的3DVar(HSP-3DVar)方法,它不仅具有流依赖的B矩阵,而且比传统的3DVar简单易行。为了评价HSP-3DVar的同化性能,我们基于区域暴雨预报模式AREM(Advanced Regional Eta Model)对其进行了观测系统模拟试验(OSSE),结果表明:HSP-3DVar能够有效融合观测信息,模式初值在各层的均方根误差都显著地降低。 展开更多
关键词 HSP-3DVar AREM模式 观测系统模拟实验
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Cloud Seedability Study with a Dual-Model System 被引量:1
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作者 JIN Ling LEI Heng-Chi +2 位作者 KONG Fan-You YANG Jie-Fan HU Zhao-Xia 《Atmospheric and Oceanic Science Letters》 CSCD 2013年第4期197-202,共6页
In this research, one-dimensional stratiform a novel dual-model system, cold cloud model (1DSC) coupled to Weather Research and Forecast (WRF) model (WRF-1DSC for short), was employed to investigate the effects ... In this research, one-dimensional stratiform a novel dual-model system, cold cloud model (1DSC) coupled to Weather Research and Forecast (WRF) model (WRF-1DSC for short), was employed to investigate the effects of cloud seeding by silver iodide (AgI) on rain enhancement. Driven by changing environmental conditions extracted from the WRF model, WRF-1DSC could be used to assess the cloud seeding effects quantitatively. The employment of WRF- 1DSC, in place of a one-dimen- sional two-moment cloud seeding model applied to a three-dimensional mesoscale cloud-resolving model, was found to result in massive reduction of computational resources. Numerical experiments with WRF-1DSC were conducted for a real stratiform precipitation event ob- served on 4-5 July 2004, in Northeast China. A good agreement between the observed and modeled cloud system ensured the ability of WRF-1DSC to simulate the observed precipitation process efficiently. Sensitivity tests were performed with different seeding times, locations, and amounts. Experimental results showed that the optimum seeding effect (defined as the percentage of rain enhancement or rain enhancement rate) could be achieved through proper seeding at locations of maximum cloud water content when the updraft was strong. The optimum seeding effect was found to increase by 5.61% when the cloud was seeded at 5.5 km above ground level around 2300 UTC 4 July 2004, with the maximum AgI mixing ratio (As) equaling 15 ng kg-1. On the other hand, for an overseeded cloud, a significant reduction occurred in the accumulated precipitation (-12.42%) as Xs reached 100 ng kg^-1. This study demonstrates the potential of WRF- 1DSC in determining the optimal AgI seeding strategy in practical operations of precipitation enhancement. 展开更多
关键词 dual-model system AGI cloud seeding WRF clmld model
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